# 加利福尼亚房价预测
# 训练过程：先构建小跳板：损失函数（loss function）
# 在回归问题中,我们选的损失函数通常是mse函数
# 目的是使得损失函数的值越小越好，因为损失函数表达的是真实标签和预测标签的差异，差异越小，表示模型预测越准
# 当损失函数的值最小的时候，表示模型预测的非常准
# 也就是说模型在这时候是最佳模型，对应的k和b是最佳参数
# y = X @ w
# fit就是找上面的w

import numpy as np 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt